从应用视角看大数据对证券公司的影响

从应用视角看大数据对证券公司的影响

孟庆江

作者简介：孟庆江，澳门大学博士，现就职于中投证券博士后站。

随着移动互联网、物联网、云计算技术的快速发展和社会对于大数据的逐渐重视，大数据从概念逐渐走向应用。互联网金融企业在过去的一年里快速发展壮大，对传统金融行业造成严重冲击，很大程度上就依赖于大数据和云计算技术，能够动态了解客户的多样化需求，改善传统金融的信息不对称问题，推出满足客户需求的个性化金融产品。

随着A股市场全面放开一人一户限制，以及券商牌照即将向互联网公司放开，面对居民财富迅速增长和其对理财产品多样化的需求，券商受到来自行业内外部的双重压力。传统IT基础设施环境逐渐无法满足证券公司对转型和创新战略的要求，建立大数据驱动的创新平台，为即将到来的业务差异化竞争提供强有力的技术支持，将是证券公司抢占市场先机的必备条件。

一、证券公司大数据的实际应用

相对于其它行业的数据，证券行业数据具有质量高、价值大、可定位性好等特点。证券公司拥有大量的客户交易数据，通过对这些数据的分析，可以细分客户类别，并据此为客户提供差异化服务。此外，公司可以对实时行情、财务报告、经济信息、新闻等衍生数据进行分析，也可以对产品/投资品信息、头寸/交易信息、交易对手数据、评级数据等参考数据进行分析，还可以分析曲线、差价、波动信息、相关性分析等经过加工后产生的数据。

（一）证券公司大数据的应用概括

定量分析是在基于产品的几十个甚至上百个独立变量之间寻找定义数以千计的客户细分。从深度历史数据中找到隐含相关性，从而使公司可以做出更加正确的决策，在寻找有针对性的销售、市场和定价策略方面更可能成功，这意味着带给证券公司更多的收入和更快的销售周期。图1给出了大数据在证券公司的主要应用流程图，详细描述了大数据在量化研究、风险管理及客户管理等方面的应用。

图1：大数据在证券公司的主要应用流程图

未来证券公司需要分析的数据量、复杂度和语义深度都将大幅增加。而数据管理能力涵盖数据的获取、清洗、存储、分析和发布，帮助证券公司在客户管理、产品创新、风险管理和业务运营上提高水平。证券公司作为多牌照的金融机构，不同牌照间通过对客户行为数据、客户交易数据的分析，可以开发设计出新的产品。

（二）大数据在风险控制中的应用

证券公司在风险控制时需要最新的风险敞口信息，在特定时间和所处头寸期间由市场波动来计算风险度量，而风险系统依赖于每天的交易输入和市场数据，这带来了累积式风险的不完整性和不同步性。为做出正确决定，风险管理系统必须通过各种累积式层次来展示累积式风

险，为了分析各种风险，传统的方法是首先创建数据仓库，然后将从其它系统中导入的数据转换为特定格式。这意味着对于每个风险系统和每个数据格式都需要数据抽取、转换和加载,因此需要针对数据仓库创建特殊的数据库架构，这些结构在未更改数据的快速读入中是最优的。在处理累积式风险数据和度量时，数据需要在给定风险的最优估计下重新计算，而关系数据库不能很有效地处理这些数据，大数据和NoSQL系统则可以为此提供有力的支持。

二、证券公司大数据分析面临的挑战

（一）海量化

管理大规模且迅速增长的数据是个极具挑战性的问题，目前数据增长的速度已经超过了计算资源的增长速度。海量化的挑战不仅仅在于收集和存储巨量的多样化数据，还在于管理和处理旧数据。证券公司每天产生的大量交易数据、客户咨询以及对公司产生影响的外部数据，新旧数据的存储和管理改变着当前的存储模式。

（二）及时性

速度是规模的另一方面。要处理的数据集越大，进行分析所花费时间将越长。在大数据背景下，许多情况下需要立即得到分析结果。例如在进行信用卡交易时，如果怀疑该卡涉嫌欺诈，应该在交易完成前做出判断，这就需要事先对部分结果进行预计算，再结合新数据进行少量的增量计算才能迅速做出判断。

高频交易是近些年来兴起的新型交易策略，它利用复杂的计算机技术和系统，以毫秒级甚至更快的速度执行交易，且日内短暂持仓。一毫秒的交易执行延迟都可能带来高达数百万的交易损失，这要求在处理数据时需要更低的程序延迟、更高的程序吞吐量和更高级的代码可扩展性。这给IT部门面对数据量大幅增长和改善交易执行时间带来新的压力。此外,为了支持大数据上的新型查询，需要设计新的索引结构来支持此类查询。当数据量越来越大并且查询响应时间有严格限制时，索引结构的设计非常具有挑战性。

随着资本市场交易的异常活跃和金融创新产品的多元化，部分券商后台服务处理能力接近极限，券商系统在网络带宽、行情调取和数据交接等方面面临较大压力，传统交易系统面临系统维护、升级以及数据采集工作等困难。未来可以通过大数据运营平台进行数据分析，设计预警阈值，及时发现系统运行故障并进行实时监控，提高系统的可预判性。

（三）隐私性

在大数据环境下，数据隐私问题更加突出。有效进行数据隐私管理既是一个技术问题，又是一个社会问题。如基于位置的服务需要用户和服务供应商分享其位置，这会造成明显的隐私问题。如何保证证券公司私人数据的正常使用，并将部分数据结果分享给客户，又能够保证数据隐私不被泄漏，对技术的应用提出了挑战。

（四）数据异构性和不完备性

大数据的异构性和不完备性是数据处理面临的挑战。所谓异构性是指数据有多种不同的呈现形式，如视频、数字、文本等，导致数据格式上的异构。目前机器分析算法能够智能处理同构的数据，但不能理解数据之间的细微差别。

对于大数据而言，即使在数据分析之前进行了数据的清洗和纠错，数据仍可能存在缺失和错误，在进行数据分析时，正确地面对缺失和错误数据是一个挑战。大数据的异构性、海量化、及时性、复杂性和隐私问题从各个环节阻碍了数据价值的创造。在数据收集时，应该决定哪些数据需要保留，哪些数据需要丢弃，并且在保留数据的同时可靠地存储正确的元数据。（五）大数据高效计算系统结构与方法

大数据计算的关键与核心问题是效率和成本。提升计算效率和降低计算成本的主要措施是研发高效的计算系统结构和构造面向大数据的“易计算性”算法。如何实现高效的内存计算技

术、高效存储与技术耦合、高效并行的分布式计算方法及相关的基础理论，以满足实时、高效、低能耗与低成本的大数据分析与技术需求，是证券公司需要面临的挑战。

此外，大数据具有维数高和大样本的特征，这两个特征引起三大挑战：一是高维数据带来噪声积累、伪相关性和偶然同质性；二是高维和大样本数据带来计算上的困难和算法的不稳定性；三是大数据的大样本通常是来自利用不同的技术在不同时间点多源头的聚集。这通常带来异质性、实验变异、统计偏差等问题，需要设计更多适应性强和健壮的程序来满足要求。

三、证券公司大数据的架构

（一）证券公司数据的存储

近些年来，传感器和其它数据收集技术及存储工具价格的下降，使得收集数据变得越来越便宜。由于对于高速和实时性的要求，传统关系数据库系统模型、存储和解析解不能很好地处理大量的非结构化数据，这就需要类似Hadoop和NoSQL之类的非关系数据库，传统查询语言SQL也将被Map Reduce替代。为了将数据进行分析，首先需将所需要的信息从原始数据中抽取出来，并表达成适合分析的格式。有效的数据采集是工作人员面临的第一个挑战，研究有效的数据约减技术，删除无用数据，将数据约减到一个能够处理的规模，这需要有效的数据模型。此外，非结构化数据的存储也是要面临的另一个主要问题。如何高效存储非结构化数据并在需要时快速提取信息需要技术上的突破。

证券公司对数据传速、存储和分析的及时性有着较高要求，大数据存储需要能够处理容量问题和为分析工作的低延时提供服务。由于需要显著改善性能和低功耗，相对于硬盘存储器，闪速存储器将会更加普及。云存储闪存的使用将使得共享资源更加流行，对于大规模非结构化数据解析的需求和对其价值的开发也在逐渐增加。连续的数据抽取、有效存储和即时分析将有助于证券公司做出快速高效的决策，也将提高公司数据处理的效率。图2给出了证券公司的数据分析图示，有效结合内外部数据并将数据分析结果进行可视化，可以帮助公司获取真知灼见的洞察力和做出高效的决策。

图2：证券公司的数据分析图示

（二）证券公司数据的分析工具

在IT方面，Hadoop是解决大数据问题最重要的工具。在所使用的程序语言方面，C/C++和Java是最常用的程序语言，能够分析大量的数据集也是它们的优点之一。但近几年来，Python语言和R语言发展迅速，其中R语言主要用于统计分析、绘图语言和操作环境，自由、免费、开源的代码使得它成为当今统计学者和数据分析师常用的语言之一。考虑到安全性和运行速度，国外的投资银行大多采用unix/linux系统，这就要求相关工作人员充分理解该类系统，并对SQL和NoSQL等数据知识进行掌握。

（三）证券公司数据的分析工具

在国外投资银行，宽客(quants)扮演着数据分析的角色。数据科学家将IT技术和金融、数学结合在一起，他们正成为银行和金融机构的重要力量。

研究人员在机器学习算法上的重大突破，构成了很多数据挖掘算法技术的基础。除了熟练掌握所需要的硬、软件技术外，数据分析师还需要保持对新思路和新技术的高度好奇和持续的深度研究，为解决复杂问题找到合适答案。

数据的分析主要有数据分析和预测分析。所谓数据分析，是指通过对大量非结构化和结构化数据进行分析，给投资者提供有效建议。而预测分析，主要是预测未来的市场、指数和产品以及分析它们之间的相关性。数据科学主要涉及预测和总结，也与数据操作、可视化和其它相似任务有关，其它用来描述计算机辅助的数据分析如知识抽取、信息发现、信息收获、数据考古、数据模式处理和探索性数据分析，也将是证券公司数据分析的常用工具。图3描述了证券公司数据处理从原始数据到数据分析结果的全貌。

图3：证券公司数据处理流程图

（四）证券公司数据的可视化

数据可视化起源于1960年的计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，通过可视化将数据的各种属性和变量呈现出来。对于大数据不了解的人来讲，数据可视化提供了最简单快捷的了解数据的方法，使得大数据更加贴近一般人群的使用习惯和需求，也使得数据变得更有意义和易于理解，帮助证券公司从复杂的数据中快速高效的实行决策。不同于传统数据可视化工具仅仅将数据加以组合并通过图形化展示给客户，大数据环境下的数据可视化必须满足快速增长数据的需求，需要快速地收集、筛选和分析数据，然后进行归纳，并将决策者所需要的信息以可视化的形象表示出来，还需要对新增的数据实现实时更新。考虑到可视化工具需要普通员工简单掌握，所以还需具有易于使用、易于操作、易于理解和易于接受等特点，并能够以多样化的形式展现出来。

四、证券公司大数据分析的受益方

大数据在证券公司的应用，不仅可以带来巨大的经济效益，还能够使得公司各层领导、员工和客户不必要了解大数据，即可根据相关数据的可视化了解所需要的信息。

（一）公司客户

证券公司的客户，既有资金雄厚的机构客户，又有大量散户，他们的业务有股票、融资融券、期货期权等。客户可以查看公司推送的手机客户端服务、理财服务和研究报告中获知最新信息，可以通过公司的客户服务平台获得个性化服务，可以获知大盘、个股、行业等咨询服务和个股推荐、市场公告、新股发行等投资服务，还可以根据自己的持仓情况定制所需的资讯和服务，并与经纪人服务系统进行交流。

（二）公司普通员工

公司普通员工可以从数据分析报告中看到公司的实际经营绩效，看到每一段时间内影响公司业绩的主要指标，通过优化内部流程、推出新的产品和提高服务等来提高公司业绩。可以预测，未来发展优异的证券公司一定是围绕数据构建组织并恪守数据驱动型决策承诺的公司。不同的客户投资存在不同的偏好，营业部可以通过差异化的客户服务，为客户特别是机构客户打造量身定制的服务，从而培养客户的忠诚度。同时还可以根据数据分析情况，调整高净值客户个性化和专业化服务工作。

（三）公司中层领导

中层领导可以通过数据分析报告，看到不同月份之间的营业收入差异，看到不同业务的收入和净收入变化，也可以看到不同营业部之间各种收入的差别，找出影响收入的主要因素，分析未来趋势，进而调整未来一段时间的业务。

（四）公司高层领导

传统意义上，考察一家公司过去一段时间的业绩，主要通过业务指标和财务指标来表现，具体可以通过收入、净利润和净资产回报率等指标来确定。公司领导也习惯通过这些数据来调整公司的工作重点。数据分析可以通过收入、净利润和净资产回报率等指标的相关性找出影响公司业绩的因素，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律，增强高层领导调整公司工作重点的理性依据。通过利用公司数据对未来业务的预测，可以帮助公司领导可视化地看到公司部门的相关性和紧密度。

五、证券公司大数据的应用展望

随着牌照逐渐市场化，券商经纪业务将面临互联网公司的冲击，互联网券商的业务将会逐渐细分，在小额信用、质押式回购融资、资管理财等业务方面将有通过互联网转向零售模式的可能，良好的客户体验将吸引大批客户资源。未来，交互性能好、中间成本低、操作便捷且用户体验好的券商将会受益。这就要求券商不断挖掘用户需求、提供相关增值服务，通过大数据技术进行海量数据的采集、加工和分析，为用户提供更为互联网化的投资服务是未来的趋势之一。

与发达国家相比，我国在大数据应用层面的差距较大。主要表现在大数据技术在我国的应用和推广发展缓慢，应用领域较少，所取得的社会经济效益还有限。我国数据资源开放和利用率低下，数据应用市场不够成熟，初期投入和应用成本偏高；在技术和人才方面，大数据处理和分析技术遇到瓶颈性难题，缺乏具有自主知识产权的核心技术和具有开拓进取精神的创新型人才；在数据安全方面，存在安全与隐私保护措施不到位等问题。

对于证券公司来说，获取大数据本身并不是目的,能够给公司带来效益的增加和提供高效的决策才是目的所在，能用“小数据”解决的问题绝不要增大数据量。如何在数据中去冗存真、从数据中挖掘有用信息，将大数据的问题用“小数据”来解决，这就要求证券公司在不明显增加采集成本的情况下，尽可能提高数据质量，减少不必要数据的采集。

当前，不断创新的模型和交易策略正在改变着传统的金融模式，给数据存储、大规模计算和数据挖掘带来了前所未有的机遇和挑战。证券公司如何合理地整合内外部数据，将所有数据与交易系统有效整合，并对未来行情的整体性做出准确刻画，成为亟待解决的重要挑战。如何在负载加大的情况下，建立合理的模型，使得当前计算速度能赶上交易数据的变化，为证券公司在系统设计、算法研发以及交易平台的最优化等方面提出了新的挑战。

大数据项目的投资需要长期地实现实质性成果并涉及重大投资，数据科学家的短缺是企业面临的主要问题，证券公司如何尽快解决利用内外部资源培养自己的数据分析人员，也是未来能否抢占市场先机的关键所在。

（责任编辑：欧阳曦健）

证券与计算机交易系统

证券与计算机交易系统试题 1、--------不是证券的票面要素内容。 A 持有人 B 标的物 C 权利 D 转让记录 2、---------不是广义的有价证券所指证券。 A 资本证券 B 货币证券 C 商品证券 D 金融证券 3、---------不能成为证券发行的主体。 A 保险公司 B 企业法人 C 财政部 D 自然人 4、资本证券主要包括-------。 A 股票、债券和基金证券 B 股票、债券和金融期货 C 股票、债券和金融衍生证券 D 股票、债券和金融期权 5、有价证券具有-----------的经济和法律特征。 A 产权性、收益性、变通性、风险性 B 产权性、收益性、变通性、非返还性 C 产权性、收益性、流动性、风险性 D 产权性、期限性、收益性、风险性 6、不是证券市场的参与者有--------。 A 证券市场发行人 B 证券市场投资者 C 证券市场中介机构 C 企业法人 7、世界上第一家股票交易所在----------成立。 A 纽约 B 阿姆斯特丹 C 伦敦 D 巴黎 8、证券业协会性质上是一种---------。 A 证券监督机构 B 证券服务机构 C 自律性组织 D 证券投资人 9、股票实质上代表了股东对股份公司的------。 A 产权 B 债券 C 物权 D 所有权 10、记名股票和不记名股票的差别在于--------。 A 股东权利 B 股东义务 C 出资方式 D 记载方式 15、股票的未来收益的现值是--------。 A 清算价值 B 内在价值C账面价值D 票面价值 16、上海证券交易所挂牌的B股结算方式是------。 A 欧元 B 美元 C 人民币 D 港元 17、深圳证券交易所挂牌的B股结算方式是------。 A 欧元 B 美元 C 人民币 D 港元 18、上交所或深交所刻挂牌交易的证券类别有------种。 A 1 B 3 C 5 D 7 19、上交所或深交所挂牌交易的证券代码由-------阿拉伯数字组成。 A 2 B4 C 6 D 8 20、若某一挂牌交易股票其财务报表表明其连续两年亏损，其证券名称之前应冠以-------。 A ST B *ST C PT D S 21、若某一证券名称之前被冠以-------，意味着该证券当日为除权日。 A N B DR C X D D XR

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用Excel分析“交易数据”【不得不学】 背景说明：一个会员服务的企业，有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 （以上为流程图） 根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接，按照R(Recency-近度）、 F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）三个维度进行细分客户群体。由于该客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右）较为合适，虽然平均每类客户数量较少，考虑到集中度分布情况，数量多的分类也能够有200-300左右，适合针对会员客户进行短期的电话、短信营销或者信函营销的数量。 RFM模型原理： RFM模型是一个简单的根据客户的活跃程度和交易金额贡献所做的分类。因为操作简单，所以，较为常用。 近度R：R代表客户最近的活跃时间距离数据采集点的时间距离，R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户越近有交易发生。R越大则客户越可能会“沉睡”，流失的可能性越大。在这部分客户中，可能有些优质客户，值得公司通过一定的营销手段进行激活。 频度F：F代表客户过去某段时间内的活跃频率。F越大，则表示客户同本公司的交易越频繁，不仅仅给公司带来人气，也带来稳定的现金流，是非常忠诚的

客户；F越小，则表示客户不够活跃，且可能是竞争对手的常客。针对F较小、且消费额较大的客户，需要推出一定的竞争策略，将这批客户从竞争对手中争取过来。 额度M：表示客户每次消费金额的多少，可以用最近一次消费金额，也可以用过去的平均消费金额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法。一般来讲，单次交易金额较大的客户，支付能力强，价格敏感度低，是较为优质的客户，而每次交易金额很小的客户，可能在支付能力和支付意愿上较低。当然，也不是绝对的。 RFM的分析工具有很多，可以使用SPSS或者SAS进行建模分析，然后深度挖掘。IBM SPSS还有个Modeler，有专门的RFM挖掘算法供使用。本文为了普及，介绍使用Excel（2007版）做初步的RFM分析。 操作步骤： 第一步：数据的清洗 原始数据集：数据请参考附件Excel（模拟数 据.xlsx）。大家可以下载练习。该数据集共有26600多条数据，包含记录ID（数据库的primarykey）、客户编号、收银时间、销售金额、销售类型共5个字段

证券公司融资渠道

证券公司融资渠道研究 一、我国证券公司当前的融资渠道的现状 (一) 增资扩股; 进行增资扩股主要有两种方式:一是在原有股东组成及持股比例不变的基础上增加原有股东的出资额;二是吸收新的股东进来,在增加资本金的同时股东持股比例格局也发生改变。 1999年5月24日,经中国证监会批复同意,湘财证券公司注册资本将从1亿元人民币增加到10亿元人民币,这是第一家通过增资审批的证券公司。之后,湖北证券有限责任公司、中信证券公司、长城证券公司也相继通过增资扩股审批。 （二）银行间同业拆借 同业拆措市场融资。符合条件的证券公司可进入全国银行间同业拆借市场进行信用拆借融资, 其拆借期限为1—7天，到期后不能展期。未成为拆借中心成员得证券公司只能于银行办理隔夜拆借，拆借资金余额上限为证券公司实收资本的100%。是目前较具有可行性的融资渠道。 （三）国债回购; 国债回购是当前证券公司融资的主要手段之一,未成为银行间拆借成员的证券公司只能在深圳、上海两家证券交易所内进行, 期限也被限制在3天、7天、14天、28天、91天、182天等较短的期限内。经批准进入银行间拆借市场的证券公司还可选择在银行间同业拆结中心办理国债回购。但在拆借中心刻办理的期限不超过一年。 1999年9月，中国人民银行先后批准中信、国通、国信、湘财、大鹏、广发、光大等7家证券公司和国泰等10家基金管理公司首批进入银行间同业拆借市场和债券回购市场。2000年1月，中国人民银行又批准华泰、长城、兴业、中金、北京证券进入银行间同业市场，从事拆借、购买债券、债券回购和现券交易业务。 （四）股票质押贷款 《证券公司股票质押贷款管理办法》允许满足条件的综合类券商用手中所持绩优股票作质押，向商业银行进行为期6个月的贷款，规定的质押比率最高为60％。 （五）发行金融债券 根据《公司法》规定，证券公司可通过审批后发行金融债券来筹资。 以上几种融资渠道的比较如下表：

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

证券公司年最新度排名

2010年证券公司排名 标签： 证券经纪 杂谈 分类：资料收集 1 国信证券股份有限公司 2 中国银河证券股份有限公司 3 招商证券股份有限公司 4 国泰君安证券股份有限公司 5 广发证券股份有限公司 6 海通证券股份有限公司 7 华泰证券股份有限公司 8 中信建投证券有限责任公司 9 申银万国证券股份有限公司 10 光大证券股份有限公司 11 中信证券股份有限公司 12 中国建银投资证券有限责任公司 13 齐鲁证券有限公司 14 安信证券股份有限公司 15 联合证券有限责任公司 16 方正证券有限责任公司 17 中信金通证券有限责任公司 18 长江证券股份有限公司 19 兴业证券股份有限公司

20 宏源证券股份有限公司 21 华西证券有限责任公司 22 东方证券股份有限公司 23 中银国际证券有限责任公司 24 中国国际金融有限公司 25 平安证券有限责任公司 26 浙商证券有限责任公司 27 长城证券有限责任公司 28 财通证券有限责任公司 29 国元证券股份有限公司 30 中信万通证券有限责任公司 31 湘财证券有限责任公司 32 信达证券股份有限公司 33 东兴证券股份有限公司 34 河北财达证券经纪有限责任公司 35 东吴证券有限责任公司 36 国金证券股份有限公司 37 国海证券有限责任公司 38 东海证券有限责任公司 39 上海证券有限责任公司 40 广发华福证券有限责任公司 41 西部证券股份有限公司 42 中原证券股份有限公司 43 南京证券有限责任公司 44 东北证券股份有限公司 45 渤海证券股份有限公司 46 中国民族证券有限责任公司 47 东莞证券有限责任公司 48 西南证券股份有限公司 49 山西证券股份有限公司 50 国联证券股份有限公司 51 民生证券有限责任公司 52 华安证券有限责任公司 53 新时代证券有限责任公司 54 华林证券有限责任公司 55 财富证券有限责任公司 56 江南证券有限责任公司 57 英大证券有限责任公司 58 国盛证券有限责任公司 59 万联证券有限责任公司 60 国都证券有限责任公司 61 广州证券有限责任公司

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

AAAA2015年所有券商策略报告(太全了)

AAAA2015 年所有券商策略报告（太全了） 推荐券商推荐板块推荐详评国泰君安非银金融、生态环 保、车联网、智慧旅游、传感器、“迪士尼”、在线教育、新材料、核能核电、通用航空、高铁、卫星导航两市单日成交 创天量，非银业绩弹性望释放；制度开启环保投资新机遇，行业估值回到合理的水平，积蓄能量，静待2015 年爆发；移动互联重塑商业模式——休闲文化、智能技术；技术创新 与消费革命下的新机遇——大健康、高端制造；增量资金入 市系统性利好低估值高分红行业：银行、非银金融、公用事业、交通运输等。制造业是驱动强国的核心，同时具备高质 量和强输出能力的高端制造业将成为我国未来强国成长的基石，双重驱动：国内大力政策扶持，海外强力需求。海通证券高铁、机器人、军工、油气设备、券商、国企改革、高股息股如健康服务类；主题类：并购、迪士尼、碳排放、节能环保创新剑-先进制造。实现中国梦，制造业必须升级、走出去，借鉴日、德经验，制造升级需走国产化、自动化之路；改革刀-国企改革。6 家央企启动“四项改革”试点、25 省市公布国资改革方案，国企改革进入实质阶段，从集团资产注入、股权激励、壳价值三条路线掘金；弹性高。此外，以高股息率股、健康服务做护体盾。转型倒 逼+ 政策支持+技术革命，天时地利共助并购主题爆发，15

级联动尤其是国企与PE 联手的投资机会将层出不穷。 迪士尼15 年将开园，享有申迪股权的相关公司受益，参考 东京迪士尼开园前股市表现，热度望先基建类后消费类。中 美在APEC 峰会共同发表《中美气候变化联合声明》后， 15 年《环保法修订案》（新环保法）将正式实施，碳减排政策 不断，碳捕获、节能、清洁能源类公司将受益。申银万国券 商、家电、机场、互联网信息消费、体育、医药健康、节能 环保、高铁、核电、建筑、国企改革、迪士尼、新的美股隐 射股行业：从“大蓝筹”角度推荐券商、家电、机场、银行， 煤炭行业预期差极大，供风险偏好较高的投资者备选。从 “后市场”角度推荐互联网信息消费、体育、医药健康、节 能环保；从“走出去”角度推荐高铁、核电、建筑等行业； 同时关注军 工中的民参军和地产中的转型公司。主题：建议特别关注 三五”相对“五”有变化的细分领域，推荐大型国企改革（特 别是分拆上市）、迪斯尼、新的美股映射领域等。兴业证券在线教育、在线医疗、智能家居、工业4.0 （传感器、软件、通讯、自动化设备）、高铁、核电、军工贸易、建材、工程 机械、电网设备、券商、保险、体育、移动支付、车联网、 国企改革、海西、京津冀、三五规划（向工业强国转型）、 海外并购等首先，先进制造业的新逻辑互联网与产业的 融合（物联网），在线教育、在线医疗、智能家居等，互联网对这些行业的改造才刚刚开始；工业4.0 是未来的大趋势，

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

运营数据分析

项目 6 思考与练习 1.单选题 （1）销售总额的计算公式是（ A ）。 A.访客数×转化率×客单价 B.访客数×客单价 C.访客数×转化率 D.访客数×平均访问深度 （2）在淘宝数据中，UV的含义是（ B ）。 A.页面浏览次数 B.独立访问者 C.关键词被搜索次数 D.用户一次访问店铺的页面数 （3）只访问一个宝贝详情页面就离开的访问次数占该宝贝总访问次数的百分比是（ C ）。 A.成功率 B.转化率 C.跳失率 D.客单价 （4）店铺今天通过搜索获得的UV为50，通过直通车获得UV为80，一共成交了13笔交易，那么，（A ） A.店铺今天的转化率为10% B.店铺今天一共获得了80个UV C.店铺今天的PV为130 D.店铺今天的跳失率为10% （5）淘宝官方数据软件是（ B ） A.数据魔方 B.生意参谋 C.生意经 D.赤兔软件 2.多选题 （1）阿里指数的成交排行榜细分为（ A.B.C ）。 A.品类排行 B.品牌排行 C.行业排行 D.价位排位 （2）以下属于付费流量的是（ C.D ）。 A.店铺收藏 B.宝贝收藏 C.直通车 D.淘宝客 （3）以下属于生意参谋交易趋势中的指标是（A.C ）。 A.客单价 B.下单卖家数 C.支付转化率 D.下单金额 （4）以下属于店内访问来源的路径是（B.C.D ）。 A.直接访问 B.店铺首页 C.搜索结果页 D.商品详情页 3.简答题 （1）简述使用生意参谋进行市场环境及行业趋势、热销店铺、热销宝贝、消费需求分析的过程。 答：首先进行“行业大盘”分析，对整个行业进行分析，可以发现在一段时间内，整个行业的访客数变化和购买意愿变化。继续分析整个大类目下的每一个子类目，看看有哪个子类目带来商家巨大的增长，并可以结合搜索店铺，查看增长的原因，是否有突然的爆发新品。 其次，在大类目下其他子类目中分热销店铺和热销宝贝情况，找到买家增长明显的类目，这类类目还要分析这个小类目的市场需求有多少(其类目的销售额能不能满足店铺的销售需求，否则其类目虽然竞争小但是销售额很少，对企业来说也没有布局的价值）等多种因素。 最后，还需要在人群画像中去找到有意向发展此类目的卖家有什么特点、买家有什么特点，综合多项因素才可以找到竞争相对较小、适合发展的类目。 （2）简述使用生意参谋进行交易数据分析的重要指标和分析的简要过程。 答：（a）重要数据指标包括：访客数、浏览量、支付金额、支付转化率、客单价、退款金额、服务评分等。 （b）分析过程

证券业发展的三种模式及我国券商的选择

证券业发展的三种模式及我国券商的选择（2|2007-3-25） 证券公司与商业银行是金融市场上的中坚力量，前者主导着直接融资，而后者则在间接融资市场上扮演着重要角色。虽然二者是不同融资方式的主要中介入，从表面来看似乎差别较大，但是就其本质而言，它们的实质功能是一致的，都是在充满信息不对称问题的金融市场上，生产信息并从中获利。 先从证券公司角度来看，在一级市场上，投资银行家首先会对所承销企业各方面财务信息进行专业性的收集处理，再以标准格式对广大外部投资者发布，为那些对该上市企业感兴趣的投资者“免费”提供信息咨询。当投资者认可该企业的投资价值后，他们就会积极认购该股票，证券公司最后才从上市公司所募集资金的总额中按规定比例提取费用。至此，投资银行家前期生产信息的劳动就取得了相应回报。而在二级市场上，证券公司通过对已上市企业项目的风险、收益等信息的综合分析向投资者提供投资建议，后者往往以佣金的形式为他们获得的信息服务付费。由于证券公司发布信息时是面对广大潜在的投资者，并不仅仅是那些最终付费的投资者，因此它们的信息生产公布活动具有较强的外部性，为“搭便车”提供了可能，这会在一定程度上减弱投资者为信息付费的积极性，最终将使证券公司生产信息的活动受到抑制。 再来看银行，一方面由于银行与企业具有长期的合作关系，因此对企业的资信、财务状况及其所投资项目的风险和收益等信息都可以非常方便地了解，他们生产信息的成本较低；而另一方面，由于银行贷款是不可交易的，或者更准确地说，银行对客户的贷款外部人是看不到的，这在相当程度上减弱了银行生产信息的外部性，从而使其生产信息的积极性得到有效保护。正因为银行生产信息的成本较低和贷款的不可交易性等特点的存在，使银行成为金融市场上最为重要的力量。 实质功能的趋同使证券公司与银行存在一定的替代性，但由于前者主要是为企业筹集长期资金，而后者主要是为客户提供短期贷款，这又使得二者的作用存在一定的互补性。证券业与银行业既替代又互补的关系使二者在实践中同时存在着合、分两种可能性。根据银行业和证券业关系紧密的不同，我们可将证券业的发展模式分为三类：(1)附属发展模式。在这种模式下，证券业与银行的关系最为紧密，前者是作为后者的一个业务部门而存在，不是一个自负盈亏的法人实体，其最终决策权属于银行。德国“全能银行”模式下的证券业就是这种模式。(2)独立发展模式。此模式下证券业同银行保持着相当距离，前者是一个真正的市场主体，不受后者支配。大危机之后的美国等就是采取这种模式。(3)关系型发展模式，在此模式下。证券公司和银行同属于某一金融控股公司，二者是一种兄弟式的合作伙伴关系，虽然保持着一定距离，但业务上的相互支持较第二种模式紧密了许多。因此，该模式本质上是一种介于前面两种模式之间的模式。现在的德意志银行、花旗银行集团公司就是这种模式。 三种模式的综合比较 从历史上看，证券业从一开始是作为银行的一个附属部门而存在的，但是20年代“大危机”后，美国国会认为银行资金不受限制地进入证券市场是导致这场灾难的主要原因，随后通过了将银行业与证券业严格分离的《格拉斯·斯蒂格尔法》。此后，银行业与证券业分业经营才作为一种独立的模式发展起来。在间接融资主导金融市场的时代，证券公司和银行分业经营对双方似乎都没有形成多大不利影响，但自上个世纪60年代以后，信息技术的飞速发展使直接融资出现了前所未有的增长局面，而全球金融市场一体化的发展又使美国金融界要直接面对来自欧洲全能银行的竞争。在这种背景下，美国的证券业和银行业出现了相互融合的内在与外在需要，《金融服务现代化法案》的通过和实施为这种合并扫清了法律障碍。此后，双方便以金融控股公司的形式开始了紧密的合作，证券业也同银行业结成了一种兄弟式的合作关系。

证券公司交易系统的架构和应用分CS

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证券公司交易系统的架构和应用 100 分
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单选题（共 2 题，每题 10 分）
1 . 报盘去重机制，主要是为了避免（ ）。
?
A.订单重复查询
?
B.订单重复回报
?
C.订单重复确认
?
D.订单重复申报
我的答案： D
2 . 集中交易系统是证券交易系统的核心。随着业务范围不断扩展，集中交易系统衍生出除了（ ）的三大
业务范围。
?
A.交易
?
B.产品
?
C.服务
?
D.行情
我的答案： B
3:集中交易关键技术中高速缓存可以为（ ）提供访问提速。A A.静态信息 B.订单信息 C.客户信息 D.登录信息
4:集中交易技术架构主要由（ ）构成？ABCD A.接入前置 B.业务路由 C.业务逻辑 D.事务执行
5:未来证券交易系统架构的发展趋势可能会是（ ）等。ABCDE A.微服务 B.虚拟化 C.容器化 D.大数据 E.人工智能
6:交易系统的可靠性，需要哪几个方面进行保障？（ ）BCD A.自动连接 B.高可靠机制
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C.负载均衡 D.低延时
多选题（共 5 题，每题 10 分）
1 . 证券交易系统架构的关键特性包括（ ）？
?
A.交易事务
?
B.可靠快速
?
C.安全冗余
?
D.超低延时
我的答案： ABC
2 . 下列关于投资交易的说法，正确的是（ ）。
?
A.投资交易主要包括了自营、资管、PB 等投资类交易。相对集中交易，投资交易增加了投资业务
管理流程，以及固收、银行间、期货、外汇等交易市场。
?
B.早期证券业务范围较窄时，投资交易证券交易部分主要是通过集中交易执行，随着投资交易规
模扩大，证券公司的自营、资管投资管理系统一般已独立于集中交易。
?
C.PB 系统由于属于经纪业务的范畴，所以目前有分仓集中交易与直连报盘两种模式，但是账户管
理、日终作业等还是与集中交易相关联。
?
D.投资交易系统，由于自身客户数量较少，存在多层账户管理、交易指令管理、风险管理、合规
控制、头寸管理、算法交易以及策略交易等，技术架构侧重点与集中交易不同。
我的答案： ABCD
3 . 集中交易系统除了交易系统外，还包括（ ）。
?
A.产品销售系统
?
B.账户服务系统
?
C.银证系统
?
D.清算交收系统
?
E.法人结算系统
我的答案： ABCDE
4 . 网上交易系统的架构，除了为客户提供订单服务外，主要是为客户提供交易订单执行外的投资辅助功
能，如（ ）。
?
A.行情
?
B.数据
?
C.资讯
?
D.投资分析
?
E.交易
我的答案： ABCD
5 . 证券交易系统建设模式演变主要包括（ ）。
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中国十大证券公司排名

中国十大证券公司分别是： 1、中信证券(上市公司,国内规模最大的证券公司之一,十大证券公司品牌,中国证监会核准的第一批综合类证券公司之一,中信证券股份有限公司)； 2、海通证券(于1988年,中国最早成立的证券公司之一,十大证券公司品牌,国内行业资本规模最大的综合性证券公司之一,海通证券股份有限公司)； 3、广发证券(中国市场最具影响力的证券公司之一,上市公司,国内资本实力最雄厚的证券公司之一,十大证券公司品牌,广发证券股份有限公司)； 4、招商证券(百年招商局旗下的金融证券领域龙头企业,上市公司,十大证券公司品牌,拥有国内首个多媒体客户服务中心,招商证券股份有限公司)； 5、国泰君安(国内规模最大、经营范围最宽、网点分布最广的证券公司之一,十大证券公司品牌,中国500最具价值品牌,国泰君安证券股份有限公司)； 6、国信证券(大型综合类证券公司,十大证券公司品牌,源起于中国证券市场最早的三家营业部之一的深圳国投证券业务部,国信证券股份有限公司)； 7、华泰证券(全国最早获得创新试点资格的券商之一,十大证券公司品牌,具有较强市场竞争能力的综合金融服务提供商,华泰证券股份有限公司)；

8、银河证券(联合4家国内投资者发起设立的全国性综合类证券公司,十大证券公司品牌,国内金融政权行业领先地位,中国银河证券股份有限公司)； 9、中信建投(证监会批准的全国性大型综合证券公司,第一批取得创新试点资格的证券公司之一,十大证券公司品牌,中信建投证券股份有限公司)； 10、光大证券(由中国光大(集团)总公司投资控股的公司,十大证券公司品牌,中国证监会批准的首批三家创新试点公司之一,光大证券股份有限公司)。

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

证券公司交易系统的架构和应用(中国证券业协会远程培训考试)

1 . 快速交易系统一般采用（）机制实现低延时与高可靠并存。 ? A.通信组播 ? B.多活节点 ? C.内存报盘 ? D.内存订单管理 我的答案：B 2 . 关于证券交易系统架构中数据库集群的说法，不正确的是（）。 ? A.数据库集群由一台服务器及共享存储组成 ? B.数据库集群具备高可用、高性能、可伸缩性和较低成本 ? C.数据库集群支持多节点同步处理，同时通过存储等技术实现本地多节点备份 ? D.数据库支持实时多级复制，复制延时控制在行业要求指标内 我的答案：A 多选题（共5题，每题10分） 1 . 下列关于投资交易的说法，正确的是（）。 ? A.投资交易主要包括了自营、资管、PB等投资类交易。相对集中交易，投资交易增加了投资业务管理流程，以及固收、银行间、期货、外汇等交易市场。 ? B.早期证券业务范围较窄时，投资交易证券交易部分主要是通过集中交易执行，随着投资交易规模扩大，证券公司的自营、资管投资管理系统一般已独立于集中交易。 ? C.PB系统由于属于经纪业务的范畴，所以目前有分仓集中交易与直连报盘两种模式，但是账户管理、日终作业等还是与集中交易相关联。 ? D.投资交易系统，由于自身客户数量较少，存在多层账户管理、交易指令管理、风险管理、合规控制、头寸管理、算法交易以及策略交易等，技术架构侧重点与集中交易不同。 我的答案：ABCD 2 . 集中交易系统除了交易系统外，还包括（）。 ? A.产品销售系统 ? B.账户服务系统 ? C.银证系统 ? D.清算交收系统 ? E.法人结算系统 我的答案：ABCDE 3 . 网上交易系统的架构，除了为客户提供订单服务外，主要是为客户提供交易订单执行外的投资辅助功 能，如（）。 ? A.行情

中国十大证券公司排名

1.中信证券 中信证券股份有限公司（以下简称“中信证券”或“公司”）于1995年10月25日在北京成立。2002年12月13日，经中国证券监督管理委员会批准，中信证券公开向公众发行了4亿股普通A股。该股票于2003年1月6日在上海证券交易所挂牌交易。股票简称为“中信证券”，股票代码为600030。该股票于2011年10月6日在香港联合交易所挂牌交易。股票代码6030。 2.海通证券 海通证券股份有限公司（以下简称“海通证券”）成立于1988年，是中国最早成立的证券公司中唯一没有更名或注资的大型证券公司。该公司的前身是上海海通证券股份有限公司，该公司于1994年改组为有限责任公司，并发展成为一家国有证券公司。 3.广发证券 广发证券成立于1991年，是中国最早的综合性证券公司之一。该公司分别于2010年和2015年在深圳证券交易所和香港联合交易所主板上市（股票代码：000776.SZ，1776.HK）。该公司的业务网点已遍布全国31个省，市和自治区。截至2015年6月30日，公司拥有256个证券业务部门。 4.国泰君安 国泰君安是国内领先的综合金融服务提供商和全方位投资银行，目前注册资本为人民币61亿元。它始终以客户为中心，扎根于国内资本市场，是中国规模最大，业务范围最广，机构分布最广泛，客户

最多的证券公司之一。 5.华泰证券 华泰证券股份有限公司（以下简称“公司”）是中国领先的综合证券集团，拥有庞大的客户群，领先的互联网平台以及敏捷协作的完整业务链系统。该公司成立于1991年5月。2010年2月26日，该公司的A股在上海证券交易所上市，股票代码601688。 6.银河证券 中国银河证券股份有限公司（以下简称“公司”，股票代码：06881.HK）是中国证券业领先的综合金融服务提供商，提供经纪，销售和交易等综合证券服务，和投资银行业务。 7. 申万宏源 申万宏源证券有限公司（简称“申万宏源”）是新中国-申银万国证券股份有限公司的股份制证券公司，也是国内资本市场上第一家上市证券公司-宏源证券株式会社，于2015年1月16日合并成立。 8.招商证券 招商证券股份有限公司（以下简称招商证券）是招商局旗下的金融企业，已有一百多年的历史。经过20年的创业发展，它已成为拥有证券市场业务完整许可证的一流证券公司。2009年11月，招商证券在上海证券交易所挂牌上市（代码600999）。截至目前，招商证券已成为包括CSI 100，SSE 180，CSI 300和FTSE Xinhua China A50在内的多个指数的成分股。 9.国信证券

中国十大证券公司排名

1、中信证券 中信证券股份有限公司(以下简称“中信证券”或“公司”)，于1995年10月25日在北京成立。2002年12月13日，经中国证券监督管理委员会核准，中信证券向社会公开发行4亿股普通A股股票，2003年1月6日在上海证券交易所挂牌上市交易，股票简称“中信证券”，股票代码600030。2011年10月6日在香港联合交易所上市交易，股票代码为6030。 2、海通证券 海通证券股份有限公司(以下简称“海通证券”)成立于1988年，是国内最早成立的证券公司中唯一未被更名、注资的大型证券公司。公司前身是上海海通证券公司，于1994年改制为有限责任公司，并发展成全国性的证券公司。 3、广发证券 广发证券成立于1991年，是国内首批综合类证券公司。公司先后于2010年和2015年分别在深圳证券交易所及香港联合交易所主板上市(股票代码：000776.SZ，1776.HK)。公司营业网点已实现全国31个省市自治区全覆盖，截至2015年6月30日，公司有证券营业部

256个。 4、国泰君安 国泰君安，国内领先的综合金融服务商和全能型投资银行，目前注册资本为61亿元人民币。始终以客户为中心、扎根于国内资本市场，是国内规模最大、经营范围最广、机构分布最广、服务客户最多的证券公司之一。 5、国信证券（大型综合类证券公司，十大证券公司品牌，源起于中国证券市场最早的三家营业部之一的深圳国投证券业务部，国信证券股份有限公司）； 6、华泰证券（全国最早获得创新试点资格的券商之一，十大证券公司品牌，具有较强市场竞争能力的综合金融服务提供商，华泰证券股份有限公司）； 7、银河证券（联合4家国内投资者发起设立的全国性综合类证券公司，十大证券公司品牌，国内金融政权行业领先地位，中国银河证券股份有限公司）； 8、中信建投（证监会批准的全国性大型综合证券公司，第一批取得创新试点资格的证券公司之一，十大证券公司品牌，中信建投证券股份有限公司）； 9、光大证券（由中国光大（集团）总公司投资控股的公司，十大证

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。